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中国区域COSMIC数据掩星反射信号特征分析.docx
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中国区域COSMIC数据掩星反射信号特征分析.docx
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近年来,全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)无线电掩
星探测技术取得了突飞猛进的发展,GNSS 掩星算法和资料的多样性为全球大气探测和数
值天气预报提供了重要的支持
[1-5]
。掩星信号在传播过程中,经过大气折射到达掩星接收
机。掩星事件开始或结束的时刻,信号穿透大气并在地球表面发生反射,反射信号和折射
信号一同被掩星接收机接收。在掩星数据处理中心,计算的弯曲角廓线仅针对掩星信号在
大气中的折射,未考虑信号在地球表面的反射
[6-9]
。低对流层大气的复杂效应使信号的获取
更为困难,大气折射率的剧烈变化能产生大气折射的异常变化
[10]
。由于反射信号的功率远
远低于折射信号的功率,且具有更低的信噪比,因此更加难以被接收设备探测并识别。
识别并利用掩星廓线中包含的反射信号成为近年来国内外学者研究的热点。在掩星信
号传播过程中,部分信号受大气层干扰、地形起伏和入射角度的影响往往不能探测到大气
层底部空间,从而影响了底部大气参数的反演。在对流层底部,掩星信号的信噪比降至噪
声水平,包含反射信号的掩星廓线可能提供关于低层大气的有用信息
[11]
。文献[12-13]利用
无线电全息法提取了 CHAMP(challenging minisatellite payload)卫星观测数据中的反射
信号,并对观测数据进行频谱分析后发现,约有 20%的数据信号在地球表面发生反射。文
献[14]利用功率谱分析方法 MUSIC(multiple signal classification)验证了该算法用于分离
GNSS 掩星信号中反射成分的有效性。文献[15]利用气象卫星 GPS/MET(global
positioning system/meteorology)数据也得到了相似的结论。文献[16]利用机器学习方
法,通过大量的掩星折射率全息图样本,分类提取了全球范围内 COSMIC(constellation
observing system for meteorology,ionosphere and climate)掩星廓线包含的反射信号,
通过统计 10 年的掩星廓线数据,发现掩星信号的反射主要分布在非热带的海洋及南北极
冰层地区。文献[17]分析了低对流层掩星反射信号的大气物理特性,该物理特性可以用于
掩星大气反演的补充资料。
由于海洋表面的镜面效应和海洋上空变化多样的气候特征,全球海洋表面的掩星反射
信号分布较广,部分学者关注全球范围内特殊地形的反射信号特征,如南北极的冰层
[18]
。
文献[19]分析了全球海洋表面的温度、风速、海平面高度等条件与掩星反射信号分布的关
系。文献[20]利用改进的正则变换反演方法在掩星折射信号中检索出反射信号,利用傅里
叶积分算子将观测波场的碰撞参数分离,从而分离出反射条件下碰撞参数对应的折射率,
并给出了南极洲冰面的反射信号算例。中国地域辽阔,经纬度跨度广,有大面积的陆地和
海洋,多变的地形和气候条件为研究掩星反射信号提供了很好的条件。本文利用 COSMIC
掩星廓线数据和欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather
Forecasts,ECMWF)的再分析资料,分析近几年中国区域内掩星反射信号的分布特征及
成因,给出了较为全面的统计结果,并分析掩星反射信号与某些大气参数的关系,从而探
讨其对中国区域天气变化的影响和在数值天气预报中的作用。
1. 数据与方法
1.1 数据来源
本文使用的数据包括:(1)COSMIC 数据中心提供的 2011-2015 年 COSMIC 掩星
数据 level2 的 atmPrf 廓线数据;(2)ECMWF 提供的中国区域 2011-2015 年 2°×2°格网
的大气水汽含量(total column water vapour,TCWV)再分析数据和大气温度(2 metre
temperature,T2M)再分析数据;(3)欧洲气象卫星应用组织(European Organisation
for the Exploitation of Meteorological Satellites,EUMETSAT)提供的 COSMIC 掩星反射
reflection_flag 实验数据。
1.2 数据处理方法
根据 reflection_flag 实验数据中对掩星反射事件的分类标准,统计发生反射的掩星信
号分布区域以及随时间变化的分布特征。
ECMWF 再分析网格化产品覆盖了对流层和平流层的高空大气参数,大气再分析的模
式、数据和同化方法都有较高的质量
[21]
。利用 2011-2015 年 ECMWF 提供的分辨率为
2°×2°的再分析格网数据(包括 TCWV 和 T2M),按照 5°×5°分辨率重新取月平均值。将
中国所在矩形区域(72°E~137°E,4°N~54°N)划分为 5°×5°格网,统计每个格网内 2011-
2015 年发生反射的 atmPrf 廓线的月平均数序列。计算 5°×5°格网内 atmPrf 反射廓线的百
分比月平均序列,分别与格网内 TCWV 和 T2M 月平均序列进行相关性分析。
2. 结果与分析
2.1 反射信号分布特征
reflection_flag 数据通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法判定分析
了 COSMIC 任务 2006-2015 年约 500 万条掩星廓线数据
[17]
。SVM 是基于最优化理论的机
器学习方法,基于假设空间下样本的最优线性化模型,利用核函数将原本不能线性分离的
样本进行样本特征分离
[22]
。将掩星观测信号经傅里叶变换后得到的全息谱图作为样本,通
过划分超平面分离掩星信号中的折射信号和反射信号的像素点,数据中的 flag 值为折射信
号与反射信号距离该划分超平面的最大值,以此来判定该掩星廓线是否包含反射信号。
选取 reflection_flag 数据中 2011-2015 年中国区域内的约 15 万条 atmPrf 掩星廓线。
以廓线数据的经纬度信息判断该信号是否落入陆地或海洋,flag 值作为判定掩星廓线中是
否包含反射信号的标准(flag > 0.25 的廓线可能包含反射信号,flag > 0.5 的廓线一定包含
反射信号)。
2011-2015 年每年掩星廓线数量都在 3 万条左右(见表 1),说明 COSMIC 信号对
中国区域覆盖较好,能够实现对大气的全时空探测。进一步提取连续 5 年 flag > 0.5 的掩
星廓线,其中发生反射的掩星廓线约占全年掩星廓线的 10%左右,陆地和海洋表面发生反
射的廓线比例约为 40%和 60%(见表 1)。
表 1 2011—2015 年中国区域掩星反射信息
Table 1. Relevant Information of Radio Occultation with Reflection from 2011 to 2015
over China
年份/年
掩星廓线数量
陆地反射
海洋反射
反射信号百分比/%
2011
31 791
1 008
2 492
11.0
2012
26 423
915
2 207
11.8
2013
30 322
985
2 389
11.1
2014
31 721
892
2 233
9.8
2015
30 509
907
2 257
10.3
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| 显示表格
图 1 为 2015 年 flag > 0.5 的 COSMIC 掩星廓线在中国区域内的分布情况。如图 1
所示,陆地上反射事件分布比较稀疏且不均匀,海洋上反射事件分布比较密集。东北及新
疆地区的反射信号分布比中部地区较集中,说明在东北及新疆地区的冬季,由于降雪对地
面的覆盖,陆地上形成了较好的反射条件,与文献[18-19]研究得到的南北极冰层反射信号
分布较广的结论相吻合。青藏高原地区冰川广布,其表面存在一定数量的掩星反射事件。
中部地区由于常年绿色植被的覆盖及不规则的地形起伏,掩星信号可能无法在不规则地形
发生反射。中东部地区的湖泊河流分布较多,通过廓线数据中提取到经纬度信息可知,部
分信号的反射点为湖泊或河流,可能是东部地区反射信号分布较为密集的主要原因。
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